Rising Antimicrobial Resistance: Not Only Attention Situation Demand Immediate Action
Notice bibliographique
Résumé
Sir, Each year, thousands of people succumb to resistant bacteria, and many researchers fear the day may be coming when diseases that were once treatable will become fatal.The causes of antimicrobial resistance (AMR) are complex and multifaceted, including inappropriate prescriptions, overuse, and/or misuse of broad-spectrum antibiotics.1 However, one of the major causes of AMR in the population is the overuse of antibiotics without proper indications.AMR is a global issue that does not respect borders.2,5 It is present in almost every country.About 2.8 million people encounter an antibiotic-resistant infection, and more than 18,000 hospitalised patients acquire infections that are resistant to antimicrobial drugs every year.Almost 90% of antibiotics are prescribed by primary health care physicians.1 The broad range of disparities in prescribing antibiotics is principally due to the lack of clarity about AMR among healthcare professionals.It is critical to raise AMR awareness among healthcare professionals to ensure that antibiotics are prescribed, distributed, and administered appropriately.It is apparent from the literature that interventions, grounded in the approaches to restrict or regulate access to resources, can help to manage issues adequately.3 The importance and need for "institutional empiric treatment guidelines" with ongoing training for healthcare professionals to improve prescribing traditions can not be overemphasized.Presently, there are no concrete institutional or national guidelines implemented across the country's health facilities that can support optimal prescribing practices and reduce the misuse of antimicrobials............
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,021 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,015 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».